[发明专利]一种人脸识别安防系统及可疑人员检测与预警方法

说明书

本发明属于人脸识别技术领域，公开了一种人脸识别安防系统及可疑人员检测与预警方法，对监控图像内的人脸进行精确定位，快速准确的抓取监控图像内的人脸信息，通过图像预处理减少由于人为姿势或外界环境造成的负面影响；通过获取进入监控区域的每个人员的活动轨迹行为数据，判断活动轨迹行为数据是否包括异常行为数据，确定该活动轨迹行为数据的所属人员为可疑人员。本发明根据活动轨迹行为数据对该人员是否为可疑人员进行判断，不再只是依赖于危险人员人脸数据库，能够根据行为特征有效识别出可疑人员，提高了识别的准确度，并且能够在发生违法犯罪行为前进行识别，能够进行违法犯罪前的事前预防。

技术领域

本发明属于人脸识别技术领域，尤其涉及一种人脸识别安防系统及可疑人员检测与预警方法。

背景技术

目前：随着监控技术的提高，监控视频愈加清晰，为通过视频监控在短时间内准确的识别出具有犯罪动机的可疑人员提供了良好的硬件基础。与此同时，也使得可疑身份识别从受控环境向非受控环境转变，识别效果也是不可控的。身份识别所使用的环境不再是受控的，在采集被测者信息时存在遮挡和姿态等动态变换问题，会影响对监控区域内的人脸进行定位和图像采集。而且身份数据库中并不一定存在被测者的身份信息，过于依赖于可疑人员人脸数据库，对于不在危险人员数据库名单上的人，无法提供有效的方法，识别的准确度无法保障。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：

(1)当监控区域内的人员存在遮挡和姿态等动态变换问题时，不易进行人脸定位和图像采集。

(2)过于依赖于可疑人员人脸数据库，对于不在危险人员数据库名单上的人，无法提供有效的方法，识别的准确度无法保障。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种人脸识别安防系统及可疑人员检测与预警方法。

本发明是这样实现的，一种可疑人员检测与预警方法，所述可疑人员检测与预警方法具体包括：

步骤一，通过多个不同位置的摄像头对不同的监控区域进行实时监控，获取摄像头采集的监控区域内人员的人脸图像；

所述对不同的监控区域进行实时监控时，首先对监控图像内的人脸进行精确定位，获取摄像头采集的监控区域内人员的人脸图像；具体包括以下步骤：

对人脸上的多个关键点如眼角点、嘴角点的随机森林分类器分别训练，再综合嘴角和眼角点的位置关系，定位人脸关键点；

将以眼角和嘴角6个点S＝(x₁，y₁，…，x₆，y₆)的6个图像块送入其本身的随机森林分类器后得到的概率之和是最大的图像块；

预先对训练集中人工标定的6个关键点的位置进行主分量分析(PCA)，得到前m个PCA参数；

将PCA参数加入惩罚项最后通过联合优化得到其关键点的定位结果；

所述联合优化采用的具体方法为：

将初始的6个点的位置设置为当δ＞0.5时，则执行：

1)划定初始6个点S周围5×5块内，将随机森林分类器输出的概率最大的6个点位置检测并选择，然后代替即为

2)优化最优的m个PCA参数α_i(i＝1，…，m)，使得：

3)计算δ＝||α_new-α||，令α＝α_new；

输出最优的参数α，通过α得到最优的6个点位置S(α)；

步骤二，对人脸图像进行预处理，消除人脸图像采集过程中不同的光照强度、人脸姿态与摄像机焦距远近带来的影响；